package DianShang_2024.ds_03.clean



import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession, functions}
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions.{col, desc, lit, min, row_number, when}

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Date

object clean01 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*
          1、抽取ods库中user_info表中昨天的分区（子任务一生成的分区）数据，并结合dim_user_info最新分区现有的数据，根据id合并数据到dwd库
          中dim_user_info的分区表（合并是指对dwd层数据进行插入或修改，需修改的数据以id为合并字段，根据operate_time排序取最新的一条），分区
          字段为etl_date且值与ods库的相对应表该值相等，同时若operate_time为空，则用create_time填充，并添加dwd_insert_user、
          dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。若该条记
          录第一次进入数仓dwd层则dwd_insert_time、dwd_modify_time均存当前操作时间，并进行数据类型转换。若该数据在进入dwd层时发生了合
          并修改，则dwd_insert_time时间不变，dwd_modify_time存当前操作时间，其余列存最新的值。使用hive cli执行
          show partitions dwd.dim_user_info命令，将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下；
     */

    //  准备环境
    val spark=SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("数据清洗第一题")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    spark.sql("use dwd03")

//    //  1.使用sql的方式
//
//    //  读取到ods表的数据，并且对字段的值进行处理
//    //  这里的分区值为旧分区的值,然后要注意这里的判断operate_time是否为空的语法格式(operate_time is not null)
//    //  concat()是拼接字符串,然后这里需要记住使用sql语句创建当前时间戳并且转化格式
//    //  要记得to_timestamp()函数只可以在saprksql里面使用不可以在hivesql里面使用
//    //  这里需要注意的是cast()的用法是  字段 as 数据类型
//    spark.sql(
//      """
//        |select
//        |id ,
//        |login_name,
//        |nick_name,
//        |passwd,
//        |name,
//        |phone_num,
//        |email,
//        |head_img,
//        |user_level,
//        |cast(concat(split(birthday," ")[0]," 11:11:11") as timestamp) as birthday,
//        |gender,
//        |create_time,
//        |if(operate_time is not null,operate_time,create_time) as operate_time,
//        |"user1" as dwd_insert_user,
//        |to_timestamp(date_format(current_timestamp(),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as dwd_insert_time,
//        |"user1" as dwd_modify_user,
//        |to_timestamp(date_format(current_timestamp(),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as dwd_modify_time
//        |from ods03.user_info
//        |where etl_date='20240101'
//        |""".stripMargin).createOrReplaceTempView("ods")
//
//      //  读取dwd层的最新分区的数据,这里的分区值为新分区的值,并且对operate_time字段进行非空判断，为空的用create_time代替
//    spark.sql(
//        """
//          |select
//          |id ,
//          |login_name,
//          |nick_name,
//          |passwd,
//          |name,
//          |phone_num,
//          |email,
//          |head_img,
//          |user_level,
//          |birthday,
//          |gender,
//          |create_time,
//          |if(operate_time is not null,operate_time,create_time) as operate_time,
//          | dwd_insert_user,
//          |dwd_insert_time,
//          | dwd_modify_user,
//          | dwd_modify_time
//          |from dwd03.dim_user_info
//          |where etl_date='20240101'
//          |""".stripMargin)
//      .createOrReplaceTempView("dwd")
//
//    //  将两张表的数据进行全连接，然后使用开窗函数合并数据
//    val result=spark.sql(
//      """
//        |select
//        |*
//        |from(
//        |select
//        |id ,
//        |login_name,
//        |nick_name,
//        |passwd,
//        |name,
//        |phone_num,
//        |email,
//        |head_img,
//        |user_level,
//        |birthday,
//        |gender,
//        |create_time,
//        |operate_time,
//        |dwd_insert_user,
//        |min(dwd_insert_time) over(partition by id) as dwd_insert_time,
//        |dwd_modify_user,
//        |dwd_modify_time,
//        |row_number() over(partition by id order by operate_time desc ) as row
//        |from(
//        |select * from ods
//        |union all
//        |select * from dwd
//        |) as t1
//        |) as t2
//        |where row=1
//        |""".stripMargin)
//
//
//    //  这里需要将这个字段删除，否则字段数量不对
//    result.drop("row").createOrReplaceTempView("result")
//
//    //  将结果的数据写入到dwd层
//    spark.sql(
//      """
//        |insert into table dwd03.dim_user_info
//        |partition(etl_date='20240101')
//        |select * from result
//        |""".stripMargin)

    //  2.使用dataframe的方式

    //  首先读取到ods层表的数据,并且对数据进行处理
    //  这里需要注意的是when函数，必须要放在withColumn()函数里面使用
    //  spark里面使用完split()切割完之后使用(1)获取第一个元素
    //  还有就是在spark里面concat()函数，拼接的必须是一个列的值，不能直接是一个字符串，所以下面使用了lit(" 22:22:22)
    val ods=spark.sql("select * from ods03.user_info ")
      .where(col("etl_date") ==="20240101")
      .drop("etl_date")
      .withColumn(
        "birthday",
        functions.concat(functions.split(col("birthday")," ")(1),lit(" 22:22:25")).cast("timestamp")
      )
      .withColumn(
        "operate_time",
        when(col("operate_time").isNull,col("create_time")).otherwise(col("operate_time"))
      )
      .withColumn("dwd_insert_user",lit("user1"))
      .withColumn(
        "dwd_insert_time",
        lit(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())).cast("timestamp")
      )
      .withColumn("dwd_modify_user",lit("user1"))
      .withColumn(
        "dwd_modify_time",
        lit(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())).cast("timestamp")
      )

    //  读取dwd层的数据，选取最新分区的数据，并且对operate_time字段的值进行处理
    val dwd=spark.sql("select * from dwd03.dim_user_info")
      .where(col("etl_date")==="20240101")
      .drop("etl_date")
      .withColumn(
        "operate_time",
        when(col("operate_time").isNull,col("create_time")).otherwise(col("operate_time"))
      )



    //  将两表全连接，然后使用开窗函数
    //  这里要注意的是在开窗函数里面逆向排序的desc的位置
    //  如果存在相同的id的数据，然后进行分区的时候排序的字段的值也相同，那么优先保留dwd的数据，因为是dwd.unionAll，因为是dwd进行拼接
    //  然后sparksql的特点会将相同格式(例如nn:nn:nn)的时间戳的时分秒部分转化为(00:00:00)
    dwd.unionAll(ods)
      .withColumn(
        "dwd_insert_time",
        min("dwd_insert_time") over(Window.partitionBy("id"))
      )
      .withColumn(
        "row",
        row_number() over(Window.partitionBy("id").orderBy(desc("operate_time")))
      )
      .where(col("row")===1)
      .drop("row")
      .withColumn("etl_date",lit("20240101"))
      .write.mode("append")
      .format("hive")
      .partitionBy("etl_date")
      .saveAsTable("dim_user_info")




    //  关闭环境
    spark.close()
  }

}
